最后,作者对未来如何继续提高LLM推理效率进行了展望,在技术层面提出了六大潜在发展方向。 分类法 图1:LLM推理优化技术分类 算法创新 这一节对提出的各种算法和技术进行了全面分析,旨在改进大规模Transformer模型推理的原生性能缺陷,包括解码算法、架构设计、和模型压缩等等。 图2:LLM解码算法示意图 一、解码算法:在这...
本文分为3个大的章节,第一章主要介绍一些大模型推理的背景,第二章介绍LLM大模型推理优化的技术点,并附上笔者调研的一些文章(目前主要是网上的一些分析技术博客,后续会增加一些论文的介绍),第三章会将一些主流的大模型推理优化框架的分析文档链接贴进去,便于体系化阅读。 大模型推理优化 [优化故事: BLOOM 模型推理 ...
提前退出:这类方法主要利用 LLMs 的深层多层结构,在中间层提前推出推理,中间层输出可以通过分类器转化成输出的 token,从而降低推理开销 [117, 147, 163, 167, 234, 272, 282, 291, 308],它们也被称为自适应计算 [68, 219]。 级联推理:这类方法级联了多个不同规模的 LLM 模型,用于分别处理不同复杂度的推...
提前退出:这类方法主要利用 LLMs 的深层多层结构,在中间层提前推出推理,中间层输出可以通过分类器转化成输出的 token,从而降低推理开销 [117, 147, 163, 167, 234, 272, 282, 291, 308],它们也被称为自适应计算 [68, 219]。 级联推理...
系统优化 本节研究 LLM 推理系统优化技术,以加速 LLM 推理,而不改变 LLM 计算语义。这一工作的目标是通过改进用于大型语言模型推理的底层系统和框架来提高系统效率,包括低比特量化、并行计算、内存管理、请求调度、和内核优化等等,详细内容可以参见论文原文。
近日,CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述,覆盖了 300 余篇相关论文,从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。 在人工智能(AI)的快速发展背景下,大语言模型(LLMs)凭借其在语言相关任务上的杰出表现,已成为 AI 领域的重要推动力。然而,随着这些模型在各种应用中的普及,它...
近日,CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述,覆盖了 300 余篇相关论文,从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。 在人工智能(AI)的快速发展背景下,大语言模型(LLMs)凭借其在语言相关任务上的杰出表现,已成为 AI 领域的重要推动力。然而,随着这些模型在各种应用中的普及,它...
系统优化 本节研究 LLM 推理系统优化技术,以加速 LLM 推理,而不改变 LLM 计算语义。这一工作的目标是通过改进用于大型语言模型推理的底层系统和框架来提高系统效率,包括低比特量化、并行计算、内存管理、请求调度、和内核优化等等,详细内容可以参见论文原文。
系统优化 本节研究 LLM 推理系统优化技术,以加速 LLM 推理,而不改变 LLM 计算语义。这一工作的目标是通过改进用于大型语言模型推理的底层系统和框架来提高系统效率,包括低比特量化、并行计算、内存管理、请求调度、和内核优化等等,详细内容可以参见论文原文。
系统优化 本节研究 LLM 推理系统优化技术,以加速 LLM 推理,而不改变 LLM 计算语义。这一工作的目标是通过改进用于大型语言模型推理的底层系统和框架来提高系统效率,包括低比特量化、并行计算、内存管理、请求调度、和内核优化等等,详细内容可以参见论文原文。 软件框架 论文还对一些目前最先进的基于 GPU 的开源 LLM ...